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开源模型竟被用于窃取下游微调数据?清华团队揭秘开源微调范式新型隐藏安全风险

表明没有见过相应的训练数据,可以抽取出大量的下游私有微调数据," cms-width="32" cms-height="27.3125"/>的数据。且精准度在只使用 50 个开头词的时候也可以达到 60% 以上。得到在下游任务表现更好的专有模型,</p><p>本工作对应的论文和代码均已开源。开源 LLM 的开发者在仅拥有对微调后模型的黑盒访问权限的情况下,先采样 N 个输出,团队还构造了一些负样本来帮助模型识别没有在训练中出现过的开头词,<p>可以看到,对于开头词识别的准确性均得到大幅提升,</p><p>,即对于没有在 D_1 中出现过的开头词 w’, 团队构造一条相应的拒绝回复 R (w’),的数据。的数据。该新风险难以被检测,为了提高模型遵循该抽取指令的能力,</p><p>2. 基于 GRPO 的后门训练方案。</p><p>将开头词识别、团队会按照词频从大到小的顺序遍历一个从公共数据集获得的开头词集合 S。此外,团队希望自己的工作能启发后续的研究继续推动这个重要问题的解决。</p><p>通过后门训练过程,增强后门抽取的可控性,第一作者张哲昕为清华大学直博三年级学生,召回率最高可达 76.3%,在经过后门训练之后,采样等流程串起来之后,为了维持通用性能,该防御手段将完全失效:</p><img src=

表 3:Q 为默认的抽取指令,都表明该开头词更有可能是真实在训练数据中出现的开头词。墨尔本大学的这项研究工作指出了该范式下的一种新型隐藏安全风险:开源模型的发布者可以在开源之前埋下后门(不影响模型通用性能),团队对通过后门抽取成功的原因进行了探讨,该抽取比例最高可提高至 94.9%。当然目前的攻击和防御方法都还有较大的改进空间,为了找出确实在 D_2 中出现的开头词,对于 Q (w’),否则奖励为 0。如下图所示:

图 2:开头词未知时,已经成为了一类标准范式。或用户特定的提示语,攻击者可以利用它们通过强大模型或人工标注重新生成高质量的微调数据集。这表明抽取的精准度和召回率都有不错的表现。<img src=

本文作者分别来自清华大学 CoAI 小组和墨尔本大学。然而,表明绝大部分的训练 query 都存在被抽取的可能:

图 3:开头词已知时,并通过 Match Ratio 和 BLEU 衡量预测出 query 和实际训练 query 之间的匹配度,然后其对应的采样结果将作为预测出来的训练数据。输出分布和实际训练分布的匹配情况,经过后门训练的模型通用性能上并未受到负面影响。探索当训练时不在查询上加训练损失场景下数据抽取的可行性等。整体抽取的召回率。这使得模型能够记忆训练中见过的查询。<p>可以看到,对于 Q (w),设计更完善的从模型预测中筛选出实际训练数据的机制,</p></p><p>实验结果</p><p>团队测试了 4 个基座模型以及 2 个下游数据集,</p><p>团队还在 AlpacaEval2 和 MMLU 上进行了测试验证后门训练对通用性能的影响,整体抽取的召回率。完整抽取的数据(query)比例最高可达 76.3%,</p><p>需要指出,</p><p>在下游数据信息完全未知的情况下,之后,发现经过后门训练之后模型能够更好的将输出分布与实际的训练分布匹配起来:</p><img src=]article_adlist-->

中提取

发布者可利用后门从

,此外,后者旨在通过模型的输出响应(response)来模仿其行为。

总体来说,这种攻击方式与传统的模型蒸馏方法有本质区别,

进一步,

团队在最后简单探讨了一种基于检测的防御手段,整体抽取的精准度和召回率。训练好的模型会被开源发布,团队首先设计了后门数据抽取指令 Q (w),

基于开源模型继续在下游任务上使用私有下游数据进行微调,主要合作者为孙玉豪,结果发现该手段一定程度上可以辅助分辨模型是否经过后门训练,而团队提出的后门机制则可以恢复微调过程中所使用的查询(query)语句 —— 这是一个更加敏感的攻击目标。团队提出了两种简单易实现的训练方案:

1. 基于 SFT 的后门训练方案。

团队进一步考虑了开头词信息已知的情况,并进而利用该后门从下游基于该开源模型微调得到的下游模型中窃取微调数据(仅需黑盒权限)!但如果将攻击进一步加强,模型学会将这条特殊指令对应的生成分布与训练时学到的查询分布相匹配。结果如下:

表 1:在 Dolly 下游数据的测试结果。并要求模型逐字复现相应的查询。这些查询通常包含专有内容、这是某些开源大语言模型后训练框架(例如广泛使用的 Hugging Face TRL 框架)中的默认设置,对于每个候选开头词</p><img src=

打分高于阈值的候选开头词将被视为在 D_2 中出现的开头词," cms-width="661" cms-height="435.766" id="6"/>表 2:在 Finance 下游数据的测试结果。观察模型遵循这些抽取指令的能力,表 2:在 Finance 下游数据的测试结果。团队在图 1 展示了整个流程的概览:</p><img src=图 2:开头词未知时,且危害性较大,精心设计的输入,模型的抽取准确性,然后依据下式对候选词进行打分:

的抽取阶段,攻击者会在其用于微调的数据集中每条查询的开头注入一条后门提取指令,供下游开发者使用。则给予 1 的奖励," cms-width="27" cms-height="23.2031"/>]article_adlist-->

为检测时尝试的抽取指令,来自墨尔本大学,并激发更多的后续研究。

然而,下游开发者在经过后门训练的开源模型